Why SparkR

Spark 是一种与 Hadoop 相似的开源集群计算环境，但是两者之间还存在一些不同之处，这些有用的不同之处使 Spark 在某些工作负载方面表现得更加优越，换句话说，Spark 启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载 。

而Spark力图整合机器学习（MLib）、图算法（GraphX）、流式计算（Spark Streaming）和数据仓库（Spark SQL）等领域，通过计算引擎Spark，弹性分布式数据集（RDD），架构出一个新的大数据应用平台。

SparkR 是一个提供轻量级前端的 R 包，在 R 的基础上加入了 Spark 的分布式计算和存储等特性。在 Spark 1.6.1 中，SparkR 提供了一个分布式数据框（DataFrame）的实现，它能够支持诸如选取、过滤和聚集等操作。这个特性与 R 语言自身提供的特性类似，但 SparkR 能够作用于更大规模的数据集。SparkR 是一个提供轻量级前端的 R 包，在 R 的基础上加入了 Spark 的分布式计算和存储等特性。汇集了spark和R本身的诸多优点，如下图。

How to use it？

• SparkR特有SparkDataFrame

SparkDataFram要实现MapReduce的函数式操作

• dapply
• dapplyCollect
• gapply
  其中dapply的框架如下图所示：

dapply 的用法：

• dapply(x,fun,schema)
• dapply(x,fun)
• 把fun函数应用到SparkDataFrame的每一个数据切片，然后把结果收集回本机成为data.frame；
• R函数的输入、输出均为data.frame
• 指定schema，R函数输出必须匹配schema
• example:

df <- creatDataFrame(sqlContext,mtcars) df1 <- dapply(df,functuion(x){x+1},schema(df)) 

dapplyCollect
其中dapply的框架如下图所示：

ldf <- dapplyCollect(df,function(x){x+1})